Поиск по сайту Поиск

Хакатон на РИФ: персональные данные под защитой

РИФ.Хакатон впервые проходил на площадке Российского интернет-форума 2019. В течение 48 часов команды работали над проектами, которые должны решить проблемы в области хранения и обработки пользовательских персональных данных. REG.RU выступал в качестве инфрастурктурного партнёра мероприятия.

Участники некоторых команд рассказали нам об особенностях своих решений и пользе, которую они смогут принести.

Орион Система: контроль утечек персональных данных

Команда разработала веб-сервис, который позволяет проверить местонахождение персональных данных в открытых источниках и отследить утечки. Система поможет расследованиям по краже ПД и будет находить местоположение их хранилищ. Имея на руках эту информацию, можно заблокировать ресурсы, в которые утекает персональная информация.

Для разработки сервиса ребята использовали Node.js как основную библиотеку для back-end, а также OpenCV и С++. В дальнейшем для работы с данными они планируют использовать мощности графических ускорителей.

Chainify: управление и защита персональной информации

Проект заключался в создании инструмента для управления персональными данными пользователей на базе блокчейн, решающего проблему утечек. Цель — избавить коммерческие компании от трудоёмкой работы по сбору и хранению сведений о клиентах. Это станет возможным, если люди сами будут отвечать за свои ПД и контролировать доступ к ним. Организациям не нужно будет выделять ресурсы на содержание больших объёмов информации, а их клиенты станут чувствовать себя более защищёнными.

Команда решала проблему нетривиальным путём и использовала распределённые реестры, в том числе блокчейн и другие технологии распределённого хранения данных. С помощью их комбинаций команда планировала получить более экономичное для бизнеса решение по защите ПД, которое к тому же может быть проще и понятнее для пользователей.

Front-end разработка проекта осуществлялась на JavaScript с библиотеками React и MobX, на back-end использовался Python и его асинхронная реализация. Также Chainify обновляла браузерное расширение от блокчейн-платформы Waves, которая выступала в качестве блокчейн-провайдера. Для технологии распределённого хранения файлов применялся протокол IPFS. В остальном команда делала собственные ноу-хау разработки.

Itis.team: удобный обмен контактами

Команда создала инструмент для обмена и управления контактами под названием Choolo. Приложение заменит все визитки, записанные на бумажке номера телефонов, ручной поиск людей в мессенджерах и социальных сетях. Оно позволит создать список контактов и следить за тем, какую информацию вы предоставляете другим людям. Программа будет поддерживать различные технологии передачи данных, чтобы независимо от типа устройства вы могли сообщать ему информацию любым способом: проводными или беспроводными протоколами или даже просто голосом. Важным моментом системы является предоставление возможности удаления и полноценного арбитража своей персональной информации.

Для front-end разработки команда использовала относительно новый фреймворк Flutter от Google, который предоставляет кроссплатформенность: один и тот же код будет работать и на Android, и на iOS-устройствах. На серверной части применяется Node.js с системой управления базами данных MongoDB. В MongoDB можно хранить и создавать связи между практически любыми данными, не меняя их структуру — по этим причинам команда отказалась от ранее выбранной MySQL.

В дальнейшем Itis.team планирует использовать мощности GPU для анализа получаемой от пользователей информации и запуска умного таргетирования. Также они хотят добавить полное распознавание бумажных носителей, чтобы обеспечить совместимость приложения с различными визитками и записными книжками.

DALEE: монетизация персональных данных

«Далее» — это кнопка, которая позволяет людям авторизовываться и передавать свои персональные сведения на сторонние платформы и сервисы. Пользователь сможет контролировать данные, видеть, кто к ним обращается и защитить их от утечки. Также появится возможность зарабатывать на продаже своих персональных данных конкретным людям или компаниям: рекламным агентствам, исследовательским центрам и службам опросов. Команда планирует сотрудничать с главным источником персональных данных в России — сайтом «Госуслуги».

Сервис представляет собой веб-приложение, для разработки которого использовались PHP, JavaScript, HTML и фреймворк Laravel.

ITHUB-2: защита и полный контроль ПД

Команда разработала проект по защите базы данных пользователей и предоставлению полного контроля: человек сам выбирает, кому предоставить доступ к информации. Это поможет людям контролировать персональные данные и следить за их актуальностью. Можно увидеть, какие сайты используют предоставленную информацию и где она хранится. Даже если пользователь когда-то предоставил доступ сайту, но потом решил запретить его, он всегда сможет сделать это с помощью разработанного командой сервиса.

Кроме того, на Хакатоне представлены проекты команд ITHUB-1 (создали ресурс по поиску утечек персональной информации путём сканирования заданных источников) и KYDAS (предусмотрели регистрацию на своём сервисе через аккаунт «Госусулуг», а данные пользователей предложили хранить в хешированном виде).


Первое место в РИФ.Хакатоне по итогам оценок жюри разделили между собой команды Chainify и DALEE, второе место заняла команда Itis.team. Надеемся, что все идеи и разработки, презентованные на хакатоне, станут суперуспешными проектами и обеспечат защиту и сохранность наших с вами персональных данных. Пишите в комментариях о том, какое решение показалось вам самым полезным.

Все интервью участников РИФ.Хакатон вы также можете посмотреть в нашем видеорепортаже:

Улучшаем изображение с плохим освещением с помощью нейросети

Улучшаем изображение с плохим освещением с помощью нейросети

Что такое фотография с точки зрения физики? Это отпечаток, возникающий на светочувствительной матрице при отражении от объекта источника света: солнца,...
Read More
Как ускорить Data Science с помощью GPU

Как ускорить Data Science с помощью GPU

Аналитикам данных нужны вычислительные мощности. Обрабатываете ли вы большой датасет в Pandas или перемножаете множество матриц с Numpy — вам...
Read More
Стэнфордский курс: лекция 5. Свёрточные нейронные сети

Стэнфордский курс: лекция 5. Свёрточные нейронные сети

На прошлой лекции мы узнали, как метод обратного распространения ошибки помогает находить градиент для сложных функций, а также провели параллели...
Read More
Джон Макафи: создатель антивируса McAfee и один из самых неоднозначных IT-предпринимателей XX века

Джон Макафи: создатель антивируса McAfee и один из самых неоднозначных IT-предпринимателей XX века

В 1987 году Джон Макафи запустил программу, названную в честь себя, — McAfee Virus Scan. ПО быстро стало лидирующим решением для...
Read More
Интерпретация строения мозга с помощью рекуррентных нейронных сетей

Интерпретация строения мозга с помощью рекуррентных нейронных сетей

Коннектомика — область науки, изучающая работу мозга с помощью анализа и построения карты нейронных связей. Она помогает лучше понять сложную...
Read More
Учим нейросети рассуждать о том, что они видят

Учим нейросети рассуждать о том, что они видят

Ребёнок, который никогда не видел розового слона, всё равно может его описать, в отличие от компьютера. Способность обобщать информацию и...
Read More
Всем игрокам приготовиться: обзор доменов в играх

Всем игрокам приготовиться: обзор доменов в играх

Компьютерные игры становятся всё более похожими на реальную жизнь. За последние годы в них значительно улучшилась графика, искусственный интеллект неигровых...
Read More
Let's cook: как приготовить ИИ до золотистой нейронной корочки

Let's cook: как приготовить ИИ до золотистой нейронной корочки

Сегодня на нашей кухне необычное блюдо под названием «обучение нейросети». В этом рецепте эксперт в области искусственного интеллекта Андрей Карпатый...
Read More
На что обратить внимание при создании сайта-галереи

На что обратить внимание при создании сайта-галереи

Рассказать миру своём творчестве проще, чем кажется! Если всё это время вы рисовали картины, снимали фото или видео “в стол”,...
Read More
Стэнфордский курс: лекция 4. Введение в нейронные сети

Стэнфордский курс: лекция 4. Введение в нейронные сети

В прошлый раз мы выяснили, как работает функция потерь и оптимизация, а также рассказали о пользе градиента и градиентного спуска....
Read More